MATEMATIKA TA’LIMIDA GENERATIV SUN’IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH: DIDAKTIK IMKONIYATLAR, METODIK CHEKLOVLAR VA KELAJAKDAGI TADQIQOT YO‘NALISHLARI — SISTEMATIK ADABIYOTLAR TAHLILI
DOI:
https://doi.org/10.67227/e48am591Kalit so‘zlar:
differensiatsiya, generativ modellar, izohli fikrlash, kodlash matritsasi, manba tanlash mezonlari, o‘quv topshiriqlari, topshiriq loyihalash.Abstrak
Matematika ta’limida generativ sun’iy intellektdan foydalanish bo‘yicha adabiyotlarda bir-biriga mos bo‘lmagan natijalar mavjudligi sababli uning didaktik imkoniyatlari va metodik cheklovlarini tizimli ravishda ajratish zarurati yuzaga kelgan. Mazkur tadqiqotning maqsadi generativ sun’iy intellektning topshiriqlarni loyihalash, izohli fikrlashni qo‘llab-quvvatlash va o‘quv jarayonini differensiatsiyalashdagi o‘rnini aniqlashdan iborat. Kodlovchilararo moslik Cronbach alfa = 0,78 ko‘rsatkichi bilan tasdiqlangan. Kodlash matritsasi natijalariga ko‘ra, manbalarda eng ko‘p uchragan yo‘nalish topshiriqlarni moslashtirish bo‘lib, u konseptual bloklarning markaziy qismi sifatida qayd etilgan. Metodik cheklovlar blokida esa baholashning ishonchliligi va javoblarning bir xilligi bilan bog‘liq muammolar ustunlik qilgan. Qiyosiy sintez natijasida didaktik imkoniyatlar blokining nisbiy ustunligi amaliy ishlab chiqishga yaqin mavzular hisobiga shakllangani kuzatilgan. Effekt hajmi d = 0,62 bo‘lgan natija generativ vositalarning o‘quv jarayonini qo‘llab-quvvatlashda o‘rtacha darajadagi ijobiy ta’sirini ko‘rsatgan. Xulosa sifatida generativ sun’iy intellekt matematik tushunchalarni yoritishda foydali vosita bo‘lishi mumkinligi, biroq uni sinf amaliyotiga joriy etishda topshiriqlar sifati, baholash mezonlari va akademik halollikni birgalikda boshqarish zarurligi ta’kidlanadi. Tadqiqotning asosiy hissasi sistematik kodlash asosida didaktik imkoniyatlar, metodik cheklovlar va keyingi tadqiqotlar uchun aniq konseptual xarita taklif etilganidadir.
Yuklashlar
Havolalar
1. Kasneci E., Seßler K., Küchemann S. et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. – 2023. – Vol. 103. – Article 102274. – DOI: 10.1016/j.lindif.2023.102274.Maqola — Elsevier / DOI
2. Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. – Paris: UNESCO, 2023. – 44 p. – ISBN 978-92-3-100612-8. UNESCO rasmiy nashri
3. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 228 p. – ISBN 978-1-7942-9370-0.
Sizdagi 176 p. Center for Curriculum Redesign
4. Tlili A., Shehata B., Adarkwah M. A. et al. What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education // Smart Learning Environments. – 2023. – Vol. 10. – Article 15. – DOI: 10.1186/s40561-023-00237-x. Springer — maqolaning to‘liq matni
5. Орлова М. Ю. Генеративные нейросети в обучении математике... // Педагогика. – 2025. – №4. – С.112–121.
6. Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2019. – Vol. 16. – Article 39. – DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0. Springer — ochiq maqola
7. Смирнова Т. А., Кузнецов Д. В. Искусственный интеллект и математическое образование... // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. – 2023. – №210. – С.88–97.
8. Kohnke L., Moorhouse B. L., Zou D. ChatGPT for Language Teaching and Learning // RELC Journal. – 2023. – Vol. 54, No. 2. – P. 537–550. – DOI: 10.1177/00336882231162868.
SAGE Journals — maqola
